视频图像处理与传输技术研究及应用
数字图像处理技术及其应用的相关研究
数字图像处理技术及其应用的相关研究作者：郑灿香来源：《数字技术与应用》2013年第09期摘要：图像是指物体的描述信息，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。
数字图像处理是指利用计算机等电子工具对图像信息进行加工和处理。
作为一门新兴的学科，它发展迅速且应用广泛。
本文结合数字图像处理技术的发展历史，介绍了数字图像处理的研究内容和当前活跃领域，预测了数字图像处理技术的发展方向。
关键词：数字图像处理采集识别应用中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）09-0078-01随着科技的进步，数字图像处理技术也有了飞速的发展，使得所有图像处理的问题都可以用数字信号的形式来处理解决，这为实时图像处理的应用提供了广阔的空间。
目前，图象处理技术己在工业检测、邮件筛选、交通管理、高空侦察、生物医学等领域得到了越来越多的应用。
1 图像处理技术的发展图像处理的发展与计算机以及硬件技术的发展是紧密联系的，大致上可以分为四个阶段：第一阶段的时间大体上是20世纪60年代到80年代中期，这个时期的图像处理系统采用机箱式结构，主要采用小型机；第二阶段的时间大体上是20世纪80年代中期到90年代初期，这个阶段的主要特点是小型化，采用插卡式，采用双屏操作方式；第三阶段的时间大体上是从20世纪90年代初开始，这一阶段图像处理系统突出特点是单屏方式，以微机PCI总线支持的单屏方式和图像压缩传输的通信方式成为主流；第四阶段随着运算能力很强的数字信号处理器（DSP）的问世，使现代图像处理系统进入了和计算机紧密结合的全数字阶段。
随着计算机价格的下降，处理速度的提高和内存的增加，图象处理应用越来越广泛。
通过计算机图象处理技术，可以直观地对图象进行变换，提取物体特征。
数字图像处理迅速发展的主要因素是：（l）数字图像处理符合人类视觉感观；（2）图像处理所需的大容量、高速度的计算机不断降价；（3）图像数字化，视频处理新技术的不断涌现，人们对音！视频信号的广播、传输、通信的新要求，刺激了技术的发展。
医学图像存储与传输
医学影像存储与传输一：医学图像成像从显微镜到1895年的X线的发明，近100多年的历史证明，医学图像成像技术的每一重大进展都给医学诊断和治疗技术带来极大的改变和发展，医学图像的成像方式也不断增加，而计算机技术和数字图像处理技术的迅速发展和普及，则进一步扩大了医学图像的应用范围。
经由计算机的医学图像成像有多种方法，但它们之间的相似之处是先用某种能量通过人体，与人体相互作用后对该能量进行测量，然后用数学的方法估计出该能量与人体组织相互作用（吸收、衰减、核磁扰动等）的二维、三维分布，并产生图像。
由于人体生命现象特殊的复杂性和多样性，医学图像涉及从分子到人体（微观到宏观），从结构到功能，从静态到动态等多个领域和方式，目前的各种医学成像设备只能反映人体某一方面的信息，且对人体内大到组织、小到分子原子各有不同的灵敏度和分辨率，因而有着各自的适用范围和局限性。
下面介绍几种主要的医学图像。
1：X线图像及成像设备X线图像：利用人体器官和组织对X线的衰减不同，透射的X线的强度也不同这一性质，检测出相应的二维能量分布，并进行可视化转换，从而可获取人体内部结构的图像。
与常规胶片图像的形成过程相比，X线数字成像系统形成数字图像所需的X线剂量较少，能用较低的X线剂量得到清晰图像。
可利用计算机图像处理技术对图像进行一系列处理，从而改善图像的清晰度和对比度等性能，挖掘更多的可视化诊断信息。
计算机X线摄影（computed radiography，CR)是X线平片数字化的比较成熟的技术。
CR系统是使用可记录并由激光读出X线成像信息的成像板（imaging plate ，IP）作为载体，经X线曝光及信息读出处理，形成数字式平片图像。
数字X线摄影(digital radiography，DR）是在X线影像增强器－电视系统的基础上，采用模/数转换器将模拟视频信号转换成数字信号后送入计算机系统中进行存储、分析、显示的技术。
数字X线摄影包括硒鼓方式、直接数字X线摄影（direct digital radiography，DDR）和电荷藕合器件（charge coupled device，CCD）摄像机阵列方式等。
图像识别与处理技术研究
图像识别与处理技术研究一、图像识别技术的发展历程图像识别技术，是一种基于计算机视觉的应用。
早在二十世纪六十年代，人们开始探索图像处理和识别的技术，那时候主要是基于传统的图像处理算法，如模板匹配、边缘检测、分割、形态学等。
这些算法已经被广泛应用于实际生产中，但是也存在着很多问题，比如说针对不同环境和场景的适应性不强。
随着计算机技术的快速发展，计算机视觉的应用也得到了迅速发展。
二十世纪八十年代，人工神经网络的出现，使得图像识别技术有了大量的革新。
在二十一世纪，深度学习也进一步推动了图像识别技术的发展。
随之而来的就是一个类比人类视觉系统的卷积神经网络的出现。
此外，各家企业利用大量的数据和计算能力进行深度学习的研究，深度学习技术也变得更加成熟，二分类、多分类等模型得到了广泛应用。
二、图像识别技术的分类根据算法的特点和应用场景不同，图像识别技术可以分为以下几类。
1、传统图像处理技术传统的图像处理技术主要是采用一些确定性的算法来进行图像的处理，包括以下几个方面：色彩空间变换，基于阈值的图像分割，边缘检测，形态学，像素级运算。
目前该类算法仍广泛应用于医疗影像、人脸识别、军事照片等领域。
2、机器学习机器学习是用于预测、分类、挖掘等任务的算法或技术。
在图像识别中，机器学习技术主要包括：支持向量机，KNN，朴素贝叶斯，以及最近流行的深度学习。
幸运的是，深度学习以其卓越的性能使其成为最流馁的分类器，利用深度神经网络，可以在图像识别领域实现更好的性能。
3、深度学习算法深度学习算法是指使用深度神经网络来进行图像识别等任务的技术和算法。
该类技术亮点在于数据的深入挖掘，利用相同的网络结构，通过架构修改和数据增强，可以实现对图片等深层次的分析，最终达到较优判别效果。
深度学习算法在人脸识别、自然场景文字识别等领域有着广泛的应用。
三、图像识别技术的应用1、视频监控现代城市中到处都可以看到大规模的的视频监控系统，其作用主要是为了安保。
音视频编解码技术研究与应用
音视频编解码技术研究与应用近年来，随着音视频应用的普及，音视频编解码技术也成为了当前互联网技术中一个急需解决的问题。
音视频编解码技术的核心在于如何将高质量的音视频信号压缩成较小的文件或流，以便于网络传输和存储。
本文将从音视频编解码技术的应用、研究和发展三个方面展开讨论。
一、音视频编解码技术的应用随着计算机技术和通信技术的迅速发展，音视频编解码技术已经广泛应用于多个领域，如在线视频、移动通信、视频会议、数字电视等。
以下是这些应用中比较常见的音视频编解码标准：1. H.264/AVCH.264/AVC是一种流行的视频编解码标准，在视频会议、数字电视、移动视频等领域得到广泛应用。
其优点在于压缩比高、图像质量好、码率控制能力强、网络适应性好等。
2. AACAAC是一种广泛应用的音频编解码标准，被用于数字音乐、移动音乐、数字电视等领域。
其特点在于音质优秀、码率低、压缩比高、处理复杂的信号能力强等。
3. VP9VP9是Google开发的一种开放源代码的视频编解码标准，被用于YouTube和Chrome浏览器等Web平台。
其特点在于压缩比高、图像质量好、性能优秀等。
4. OpusOpus是一种新的音频编解码标准，能够同时支持音频和语音传输。
它被用于网络电话、游戏音效、语音识别等领域。
其特点在于高质量的音频表现、低延时、低码率、低功耗等。
以上是音视频编解码技术在不同领域中的应用及其特点，说明其广泛性和重要性。
二、音视频编解码技术的研究进一步研究音视频编解码技术，可以使得更为高效的音视频压缩和传输成为可能。
以下是一些当前的音视频编解码技术研究方向：1. 深度学习在视频编码中的应用深度学习可以通过训练大量的视频数据，来学习视频信号的特征，以便将其有效压缩。
此外，深度学习还可以用于视频去噪、锐化等处理。
因此，深度学习在视频编解码领域中的应用前景广阔。
2. 基于视觉注意机制的视频编解码算法视觉注意机制是人类视觉处理中的一种机制，可以根据人的注意点对图像内容进行处理。
基于PLC的视频图像传输
技术交流
基于
!"# 的 视 频 图 像 传 输
!王 3 田 （ 重庆工商大学， 重庆 4"""56 ）
摘3 要： 在实现模拟视频信号在低压电力线上的实时传输的基础上， 对整个系统的基本原理、 设计和实 现进行论述。 关键词： 电力线载波； 视频通信； 通信系统； 传输 中图分类号： /*%$#7 53 3 文献标识码： ,3 3 文章编码： $""6 8 6"!! （ !""# ） $% 8 ""$% 8 "4
图 O! "#+ 信道频率资源分布 ! ! 在基于 "#+ 实现视频图像实时传输时， 为了避免 与 >$@7 S +’*’/’3 接入产 品潜在使用频带 N I OK 2-M 发生冲突， 系统中使用 ON I NR 2-M 频段。 ," 系统的基本结构 基于 "#+ 传输视频图像在技术体制上可以采用 数字传输和模拟传输两种方式， 采用数字传输方式时 系统复杂， 成本较高， 而采用模拟传输方式系统相对简 单， 成本较低。我们在实际设计中采用后者， 整个系统 分为发射和接收两个部分。发射子系统和接收系统的 基本结构分别如图 N ， 图 F 所示。
公司名称 Q@N 使用频带 （ &’(） O I FK 速率 （ &)*+） JK O I OK （ 接入） S OJ I FK （户内） N I NK OK I NK O I OK R I NK F IW O I NK NE J I NNE J N I OJ OE X I FE J S RE J I XE J S DE R I HE R R I NR （户内） NE N I FE J S RE N I JE W O I JK
图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化研究
图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化研究1.摘要本文旨在研究图像压缩技术、传输技术及存储技术的综合优化。
具体来说，将探讨如何通过适当的压缩方法和传输技术，提高图像传输的效率和质量，同时减少存储空间的占用。
首先，将回顾目前主流的图像压缩算法，包括JPEG、JPEG2000、PNG和WebP等，以及它们的优缺点。
其次，将介绍一些在图像传输方面具有代表性的技术，例如HTTP协议、FTP协议和P2P网络等。
最后，将针对大规模图像数据的存储问题，探讨如何优化存储方案，以确保数据的可靠性和高效性。
在论文的研究方法方面，将采用实验室测试的方式进行评估和对比分析。
具体来说，将基于不同的压缩算法和传输技术，设计并实现一个图像传输系统，通过比较不同方案的数据传输速度、图像质量和存储空间占用等指标，进一步优化综合方案。
此外，将提供详细的实验数据和分析结果，为后续的研究提供借鉴和参考。
最终，期望通过本文的研究，为图像处理和数据存储领域提供一些有益的思路和方案。
2.引言引言是学术论文的开篇之章，目的是为读者介绍研究主题、研究目的和研究意义。
本文旨在进行图像压缩技术、传输技术和存储技术的综合优化研究。
随着网络技术和数字图像的快速发展，图像压缩、传输和存储技术在图像处理中得到广泛应用。
当前，减小图像数据的传输量和存储空间已成为研究的热点。
因此，本文旨在通过优化压缩技术、传输技术和存储技术的综合效率，提高图像处理的效率和质量，为相关领域的研究提供有益的参考。
在本研究中，将重点探讨图像压缩技术、传输技术和存储技术的优缺点，并以基于JPEG和PNG的图像压缩算法为案例进行分析。
同时，将介绍在网络传输过程中引起的数据丢失、延迟和带宽限制等问题，探讨其对图像传输质量的影响。
此外，还将研究一些常用的图像存储方案，如基于磁盘和基于云的存储技术，并比较其在图像存储中的优劣。
最后，本文将提出一种基于图像压缩、传输和存储优化的综合方案，提升图像处理的效率和质量。
利用AI技术进行视频内容识别与处理的方法与技巧
利用AI技术进行视频内容识别与处理的方法与技巧一、介绍随着现代科技的发展，人工智能（AI）技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，利用AI技术进行视频内容识别与处理已经成为研究的热点之一。
通过深度学习算法、图像分析和语义理解等技术手段，AI可以有效地识别视频中的对象、场景和行为，并对视频内容进行处理和优化。
本文将详细介绍利用AI技术进行视频内容识别与处理的方法与技巧。
二、视频内容识别方法1.基于图像分析和深度学习在视频内容识别过程中，首先需要从每一帧图像中提取特征。
这可以通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型实现。
通过训练大量的视频数据集，CNN可以学习到丰富的视觉特征，如边缘、颜色和纹理等。
其次，结合时间信息，可以使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来建模时间序列的演变。
这样就可以将每帧图像之间的关联性考虑进来，并生成更准确的识别结果。
最后，在对视频帧进行分类时，可以采用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。
这些方法可以根据已知的分类标签，对图像进行训练并进行分类预测。
2.目标检测和跟踪除了识别视频中的对象外，还需要进行目标检测和跟踪。
目标检测是指从视频帧中准确定位和识别出特定对象的位置。
而目标跟踪则是在连续的视频帧中追踪该对象，使其在不同时间段内保持一定的稳定性。
在目标检测方面，常用的方法包括基于深度学习的物体检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）和传统的特征匹配算法（如HOG+SVM）。
这些方法可以实现对视频帧中多个对象进行准确的定位和识别。
在目标跟踪方面，则可以利用多种算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。
这些算法会在每一帧图像中更新目标状态，并将其与上一帧进行比较，计算目标位置的变化情况，并保持追踪的稳定性。
三、视频内容处理技巧1.超分辨率重建处理低分辨率（LR）视频是一个常见的问题，特别是在网络传输和存储中。
第07讲 视频处理技术Ilgl
3.4.1 视频信号的获取
在电视接收机中，通过显示器进行光电转换，产生 为人眼所接受的模拟信号的光图像。 模拟电视系统通常用光栅扫描方式。光栅扫描是指 在一定的时间间隔内电子束以从左到右、从上到下 的方式扫描感光表面。若时间间隔为一帧图像的时 间，则获得的是一场图像；在电视系统中，两场图 像为一帧。扫描方式常有逐行扫描和隔行扫描。 (1) 逐行扫描 逐行扫描如图3.10所示。在图（a）中，实线为行扫 描正程，电子束从左到右扫描过的轨迹；虚线是行 扫描逆程，电子束从右到左扫过的轨迹。行扫描周 期为电子束从左到右扫描完一行正程所需的时间加 上从右返到左所需的轨迹。
数字视频图像的采样过程
视频场景
空间采样点阵
时间采样
与模拟视频相比，数字视频有许多优点： （1）适合于网络应用 在网络环境中，视频信息可以很方便地实现资源的共 享 和可以长距离传输，而模拟信号在传输过程中会有 信号损失 。 （2）再现性好 数字视频可以不失真地进行无限次拷贝，抗干扰能力 强，模拟信号由于是连续变化的复制容易失真。 （3）便于计算机编辑处理 模拟信号只能简单调整亮度、对比度和颤色，而数字 视频信号可以传送到计算机内进行存储、处理，很容 易进行创造性地编辑与合成，并进行动态交互。
5.3.1 H.261
H.261的编码框图如图5.6所示，其中有两个模式选择开关用来选择编码模式 ，编码模式包括帧内编码和帧间编码两种，若两个开关均选择上方，则为帧 内编码模式；若两个开关均选择下方，则为帧间编码模式。
5.3.1 H.261
• H.261是国际电信联盟 -电信标准部门 ITU-T针对视 频电话、视频会议等要求实时编解码和低时延应用提 出的第一个视频编解码标准，于1990年12月发布。 H.261标准H.261 标准只定义了 QCIF 和 CIF 格式， 将CIF和QCIF格式的数据结构每帧划分为4个层次： 图像层(P)、块组层(GOB)、宏块层(MB)和块层(B)。
视频流数据处理与分析算法研究
视频流数据处理与分析算法研究随着互联网的迅猛发展，大量的视频数据被创建、共享和传输。
如何高效地处理和分析这些海量的视频流数据，成为了当前研究的热点之一。
视频流数据处理与分析算法的研究旨在提高数据的处理速度、准确性和效率，以便更好地应用于各个领域，如视频监控、智能交通、图像识别等。
一、视频流数据处理算法1. 视频压缩编码算法视频数据的传输和存储需要消耗大量的带宽和存储空间，因此，视频压缩编码算法是视频流数据处理的关键。
目前最常用的压缩编码算法包括H.264和H.265/HEVC等。
这些算法通过去除冗余信息和压缩编码技术，可以将视频数据的体积减小到原始数据的几分之一，从而减少传输和存储的成本。
2. 实时视频流处理算法实时视频流处理算法是视频流数据处理中的重要环节。
该算法可以对视频进行实时的采集、处理和分析，并在处理过程中保持流畅的视频播放效果。
在实时视频流处理中，常用的算法包括实时视频传输协议(RTSP)、实时视频编码(H.264、H.265)和实时视频解码等。
3. 视频增强和修复算法视频流数据通常会受到各种噪声干扰和失真，如运动模糊、噪点、震荡等。
针对这些问题，视频增强和修复算法能够对图像进行去噪、增强和修复，提高视频质量和图像清晰度。
主要的算法包括基于帧间跟踪的运动估计、图像插值和边缘提取等。
二、视频流数据分析算法1. 视频目标检测和跟踪算法目标检测和跟踪是视频流数据分析中的关键任务之一。
该算法能够在视频流中自动检测和识别出感兴趣的目标，并跟踪目标的运动轨迹。
常用的目标检测和跟踪算法包括基于颜色、纹理和形状特征的目标识别、基于背景模型和运动信息的目标跟踪等。
2. 视频行为分析算法视频流中的目标行为分析是对目标在特定时间段内的动作进行分析和识别。
这对于视频监控和智能交通等应用领域具有重要意义。
常用的视频行为分析算法包括运动特征提取、轨迹分析和行为建模等。
3. 视频流数据挖掘算法视频流数据挖掘算法通过分析视频数据中的模式、关联和趋势，发现隐藏在视频流中的有价值的信息。
数字图像处理技术在通信工程中的应用
数字图像处理技术在通信工程中的应用摘要：本文旨在探讨数字图像处理技术在通信工程中的应用。
通过对数字图像处理技术和通信工程的相关理论进行研究，分析数字图像处理技术在通信工程领域的应用情况，并探讨其在提高通信性能和优化通信系统中的作用。
关键词：数字图像处理；通信工程；应用引言随着通信技术的快速发展，数字图像处理技术在通信工程中的应用日益广泛。
数字图像处理技术能够对图像进行处理、压缩和传输等操作，通过合适的算法和方法，可以提高通信性能、增强图像传输质量、改善图像的视觉效果。
本文旨在探讨数字图像处理技术在通信工程中的应用，以期为通信系统的优化和发展提供有益的思路和参考。
一、数字图像处理技术和通信工程的相关理论探讨（一）数字图像处理技术的概念和基本原理1.数字图像处理技术的定义数字图像处理技术是指利用计算机和数学方法对图像进行数字化处理，以获得更好的图像质量、增加图像的信息内容或实现特定的图像处理目标的技术。
它是将图像信号转换为数字信号进行处理和分析的过程。
1.数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术主要基于以下几个基本原理：a.数字化：将模拟图像转换成数字图像，即将连续变化的图像信号转换为离散的数字信号。
b.储存和传输：将数字化的图像信号进行存储和传输，以便后续的处理和分析。
c.图像增强：利用图像处理算法，增强图像的对比度、亮度、锐度等特征，以改善图像的质量和视觉效果。
d.图像恢复：通过模型建立和算法处理，对损坏或降质的图像进行恢复，以减少或修复图像中的噪声、失真等问题。
e.图像压缩：采用压缩算法，将图像的数据量减少到最低限度，以节省存储空间和传输带宽。
f.图像分割与识别：将图像分割为不同的区域，并进行特征提取和分类，以实现图像内容的分析和识别。
（二）通信工程的意义和主要内容1.通信工程在现代社会中的重要作用通信工程是现代社会信息传输和交流的基础设施之一，它在经济、科技、文化和社会生活等方面发挥着重要作用。
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视频图像处理与传输技术研究及应用
摘要：视频图像是运用技术手段，将所需要的内容转化为图片，这些图片就是人类感知到的客观世界的影像。
视频图像处理技术是指对已获得的影像或图片进行加工和处理，经过处理后这些影像和图片能够满足人们的生产生活需要。
同时，经过处理的图像经过修改参数指标后能够任意的进行传输以便于人们进行交流，这也是当前大数据发展的一个重要方向，只有此才能满足技术日益发展的需求。
鉴于此，文章对视频图像处理与传输技术的具体运用进行了研究，以供参考。
关键词：视频图像处理；传输技术；应用研究
1视频图像处理发展简介
视频图像处理已经发展很长一段时间，最初，图像处理只能进行简单的二维空间处理，应用范围相对较窄，那时只是应用在相片的后期处理以及电影图像的修改上，而且处理效果也不是很理想，技术相对不够成熟，且传输质量也较低;随着计算机技术的发展，特别是近几年，视频图像处理技术发生了质的改变，图像处理可以在三维动画、电影特效等方面发展迅速，通过这些发展给人们的生活带来了丰富多彩的变化。
如今是视频传输迅速且保真度高，同时，在传输过程中更加的安全、高效、快速，视频图像处理也得到了广发的运用。
2图像压缩与视频处理技术
2.1图像压缩传输技术
在视频图像传输的过程中，对图像加以压缩处理是工作人员需要开展的重点环节。
具体来说，在视频图像压缩的过程中，主要会涉及以下几个步骤。
需要提前对原始视频的大小进行计算，明确具体的压缩目标。
例如，要将图像压缩到多大范围，要达到什么样的压缩效果。
在目标的引导下，合理选择处理的方式及算法，以此保证压缩工作顺利推进，并且有效降低压缩过程对于图片质量的损坏。
由于选择的压缩方式及算法存在不同，所以压缩后所形成的图像质量也会存在较
为明显的差异。
在当前时代，比较常见的图像压缩技术主要有两种：一是JPEG 技术，二是MPEG4技术。
在选择这两种不同的压缩方法时，工作人员需要对具体的目标加以分析，同时需要考虑所应用处理器的基本性能指标。
JPEG技术是图像压缩技术中最常用的一种。
其最为明显的优势就是可以帮助工作人员对IP报的编码加以合理处理。
并且，该种技术具有较强的网络适应能力，所形成的视频图像压缩效果也比较显著。
相比JPEG技术来说，MPEG4技术的统一性及系统性相对较强。
在利用该种技术时，工作人员能够有效识别不同的数据编码，但是该种技术所形成的压缩效果及传输效果却相对较差。
如若硬性提高该种技术的传输速率，那么图像所形成的压缩效果很容易会出现失真问题，所以该种技术通常比较适用于视觉较低的领域，如数字电视、有线电视。
2.2视频图像处理技术
我国的视频图像处理技术并不是一种新型技术，而是经历了一定时间的发展。
目前，其整体的技术结构及技术规模已逐渐呈现出成熟化发展状态。
但是，随着社会的不断发展及大众要求的不断提高，视频图像处理技术所能够达到的效果自然也需要有所提升。
在视频图像处理技术的应用组成体系中，主要包括三大获取图像的设备，即照相机、摄像机、摄像头。
客观来说，这三种设备的分辨率相对较低，所获取的图像也很容易会出现模糊或者失真的问题。
在此阶段，工作人员就可以充分利用视频图像处理技术对其加以调整优化。
例如，对图像加以清晰处理，或对其中的色彩加以调整，借此保证所获得的视频图像具有更高的质量。
3视频图像处理与传输技术的应用研究
3.1在道路监控中的应用
将视频处理技术和视频传输技术应用在道路监控中是一种非常常见的应用，在保障道路安全、维护交通规则中具有重要的意义和作用。
通过道路监控系统，交通部门可以随时了解交通情况，针对道路拥堵的情况可以及时采取处理措施。
此外，通过道路监控系统，还可以有效的规范司机遵守交通规则，从而维持交通秩序。
当发生道路交通事故时，还可以通过道路监控系统进行取证，通过视频图像的取证来判定交通事故中的肇事者，分析不同人员应负的责任。
在我国经济不
断发展的背景下，我国的交通系统也变得越来越复杂，因此对视频处理技术和传输技术也提出了更高的要求。
现在车辆的行驶速度越来越快，在对超速行驶的车辆捕捉其车牌号时，必须使用更高的视频图像处理技术，对图像处理技术进行分割，从而有效的排除其他因素的干扰，获得真实可靠的信息。
在道路监控中，实现了视频图像处理和传输的远程控制。
在很多大城市中，道路监控系统都建立了视频图像传输网络，使视频图像的传播更加方便，扩大传播距离和范围。
3.2在航天航空设备中的应用
随着我国航天事业的发展，我国已经有各类飞船、月球探测工程等项目，这些项目在世界上也能排人前列，在这些项目的发射过程中，视频处理技术发挥着不可替代的作用，我们最为直接的感触就是，当这些项目发射时的现场直播，在直播过程中所看到的影响，都是采用视频处理技术完成的，与道路监控、其他监控相比，航空项目对视频处理技术的要求更高，在这个过程中，视频的传输必须采取无线传输、它对干扰性、保密性要求比较高，同时在传输过程中还要保证画面的质量和清晰度，同时在压缩空间的基础上要保证画面效果，使人们能够看到真实的画面感。
3.3在生物医学工程中的应用
在生物医学工程领域，视频图像处理与传输技术也具有较大的发展空间，并且呈现出了较为明显的应用价值。
一方面，视频图像处理技术可在超声医学成像中加以有效应用。
客观来说，在当前的医学领域，超声成像可以应用的图像处理技术相对较为丰富。
但是，相比与其他类型的技术来说，视频图像处理技术所能够形成的效果会更加明显。
对于相关领域的工作人员来说，也能够形成较强的辅助。
例如，对图像加以伪色彩处理、纹理分析、分割及锐化处理等，这些操作均可以通过视频图像处理技术开展。
在B超检查的过程中，经常会出现一些噪声。
众所周知，声音是可以传播的，声音的传播会直接对像素造成影响。
此时，医护人员就可以借助视频图像处理技术，采取平滑图像的方式，对噪声所造成的影响加以弱化，保证所得到的信息更加真实并且更加清晰。
另一方面，在CT检测中，视频图像处理技术也发挥了无可取代的作用。
CT检测技术的核心就在于利用计算机设备以及利用视频图像处理技术对所接收到的数据加以处理。
虽然，在以往的
医学领域，X线透视已经起到了一定的积极作用，但是该种技术所能够达到的作用相对较为局限，其只能够帮助医生了解患者的身体结构及内部所存在的问题。
但如果医生想要更深层次地了解问题所在，并找出合理的处理对策，其就需要采取CT检测技术，对患者加以更加全面的检查。
而在这一过程中，CT系统可以利用内部的视频图像处理技术，对图像加以去噪、增强、重建等操作。
可以说，视频图像处理与传输技术推动了医学领域的发展。
结语
综上所述，视频图像处理与传输技术已成为当代社会发展中无法脱离的一部分。
在社会的各个领域，该种技术都具有一定的价值及广泛的发展空间。
但是，随着社会的不断前进以及科学技术水平的不断提高，视频图像处理技术与传输技术也应该紧跟社会的发展形势，不断做出调整及创新。
对此，工作人员不仅要加强技术与社会之间的融合，更应注重工作中的研发，尽可能挖掘出视频图像处理与传输技术的潜在价值，使之能够满足时代的发展要求。
参考文献：
1.
覃运初,罗富贵,唐凤仙.视频图像处理与传输技术的应用研究[J].湖南科技学院学报,2019,37(5):92-94.
[2]林文富,刘伟俭.论视频图像处理与传输技术的应用[J].电子产品世界,2019,22(8):40-42,60.。